Matlab 代码再现了基于双树复小波变换的源相机识别。根据 Zeng H 等人的研究成果,本研究在 IEEE 访问期刊上发表。研究验证了在 Matlab 2015a 和 Windows 10 64bit 平台上运行的代码。为提高速度,特别优化了 denC2D_fast() 函数。
基于双树复小波变换的源相机识别 Matlab 代码再现
相关推荐
Matlab Hill代码-NDDTCWT实现二维非抽取双树复数小波变换
Matlab Hill代码展示了两种未抽取形式的二维对偶树复数小波变换(DT-CWT),结合了未抽取离散小波变换的精确平移不变性和DT-CWT的方向选择性和复杂子带。离散小波变换(DWT)在图像处理中广泛应用于分析、降噪和融合,但受限于移位方差。UDWT通过精确的移位不变性改进了这一问题,但缺乏方向选择性。DT-CWT提供了更紧凑的表示形式和改进的方向选择性,每个尺度有六个方向子带,以及复数值系数用于变换域中的幅度和相位分析。
Matlab
0
2024-08-17
Python中的双树复数小波变换库DTCWT详细介绍
该Python库支持在Python环境中进行1D、2D和3D双树复数小波变换及其逆运算。可通过pip安装,并支持Ubuntu和Debian操作系统。详细安装方法包括使用apt-get或pip。还提供了测试套件,以验证代码在不同系统上的有效性。
Matlab
0
2024-08-08
基于小波变换的信号压缩
基于小波变换的信号压缩
步骤:
信号的小波分解: 将信号分解为不同频率的子带。
高频系数阈值量化:
对分解后的高频系数进行阈值量化,可针对不同层级设置不同阈值。
常用硬阈值量化方法。
小波重构: 使用量化后的系数进行信号重构。
压缩与消噪的区别:
主要区别在于阈值量化的目的不同。压缩的目标是减少数据量,而消噪的目标是提高信号质量。
有效的信号压缩方法:
小波尺度扩展: 对信号进行小波尺度扩展,并保留绝对值最大的系数。
自适应阈值设定: 根据分解后各层的效果来确定阈值,且各层阈值可以不同。
Matlab
3
2024-05-27
基于快速傅里叶变换的连续小波变换
介绍了一种基于快速傅里叶变换(FFT)的一维连续小波变换方法。该方法通过调用 MATLAB 中的 cwtft 函数实现。文章还展示了可视化界面截图和提供测试数据的路径。
Matlab
2
2024-05-31
基于Matlab的小波变换应用研究
主要探讨如何利用Matlab软件进行小波变换的实际应用。小波变换作为一种强大的信号处理工具,在多个领域展现出巨大潜力。将结合具体实例,阐述如何使用Matlab实现小波变换,并分析其在信号降噪、图像压缩等方面的应用效果。
关键词: Matlab,小波变换,信号处理,图像处理
Matlab
2
2024-05-30
matlab图像小波变换源代码优化
优化matlab图像小波变换源代码,以提高效率和可读性。
Matlab
2
2024-07-20
Matlab小波变换实现
这是一个使用Matlab语言实现小波变换的程序。
Matlab
2
2024-05-28
基于小波变换的数字水印嵌入与提取 MATLAB代码优化
随着技术的进步,基于小波变换的数字水印嵌入与提取在MATLAB中得到了有效优化,确保了其稳定性和可靠性。该方法涵盖了小波变换、水印嵌入和提取的详细步骤,经过MATLAB验证可信。
Matlab
2
2024-07-19
Matlab中的小波变换技术
相信这份资料对大家会有所帮助,欢迎大家下载后进行交流与学习。
Matlab
2
2024-07-28